Marco Forestier

* 1968 in Mainz; Deutscher Fachbuchautor

Marco Forestier ist Software-Architekt, Programmierer, Fachbuchautor und Inhaber von Forestier Software in Mainz. Seit vielen Jahren beschäftigt er sich mit der Entwicklung individueller Softwarelösungen, der Gestaltung komplexer Anwendungen und der Vermittlung technischer Zusammenhänge.

In seinen Fachbüchern verbindet er fundiertes Wissen mit praktischer Erfahrung. Sein besonderes Anliegen ist es, auch anspruchsvolle Themen der Informatik verständlich, nachvollziehbar und praxisnah aufzubereiten. Dabei steht nicht allein die Technik im Mittelpunkt, sondern vor allem die Frage, wie sich Wissen sinnvoll in der Praxis einsetzen lässt.

„»Hast du es schon mal mit einem Neustart versucht?«“
Marco Forestier

Interview

Interview mit Marco Forestier

Fun Facts

Programmieren bedeutet, Probleme zu lösen, von denen man vorher gar nicht wusste, dass man sie hat.
Beim Schreiben von Fachbüchern habe ich festgestellt: Es ist manchmal schwieriger, etwas einfach zu erklären, als es kompliziert zu programmieren.
Der schönste Moment beim Programmieren? Wenn ein Fehler plötzlich verschwindet. Der schlimmste? Wenn niemand weiß, warum.

Werke von Marco Forestier

Legacy Systeme Jenseits des Big Bang – Strategien für Modernisierung, Stabilisierung und Weiterentwicklung

Dieses Buch zeigt, dass Legacy-Systeme nicht einfach alte Software sind, sondern fachlich wertvolle, historisch gewachsene Systeme mit technischer, datenbezogener und organisatorischer Last. Ihr Problem liegt selten nur im Alter, sondern in der Spannung zwischen betrieblicher Unverzichtbarkeit und sinkender Änderungsfähigkeit. Ein zentrales Thema ist daher das Verstehen des Bestands. Bevor über Ablösung oder Modernisierung entschieden wird, müssen Fachlogik, Datenstrukturen, Schnittstellen, Betriebsroutinen und implizites Wissen rekonstruiert werden. Reverse Engineering und Wissenssicherung sind deshalb keine Nebenschritte, sondern oft die eigentliche Voraussetzung jeder tragfähigen Erneuerung. Das Buch beschreibt anschließend, wie der Zustand einer Anwendung systematisch bewertet werden kann. Dabei geht es nicht nur um Codequalität, sondern auch um Datenlage, Integrationsfähigkeit, Sicherheits- und Compliance-Risiken, Wissensverfügbarkeit, betriebliche Stabilität und wirtschaftliche Tragfähigkeit. Ein wiederkehrendes Ergebnis lautet: Viele Fehlentscheidungen entstehen durch zu einfache Bewertungen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf technischer Schuld, Zielarchitektur und der Frage, wie Modernisierung ohne Big Bang gelingen kann. Statt den vollständigen Neustart als Standard zu betrachten, plädiert das Buch für kontrollierte Übergänge, klare Zielbilder, APIisierung, Entkopplung und schrittweise Verantwortungsverlagerung. Gerade Übergangsarchitekturen werden als entscheidender Teil der Transformation verstanden. Besonders hervorgehoben wird die Rolle der Daten. In vielen Vorhaben ist nicht der Code das größte Problem, sondern die historisch gewachsene Datenwelt mit unklarer Semantik, Redundanzen, Synchronisationsproblemen und schwieriger Datenhoheit. Erfolgreiche Modernisierung beginnt deshalb mit Datenklärung und nicht erst mit technischer Migration. Zugleich zeigt das Buch, dass nicht jedes Legacy-System abgelöst werden muss. In bestimmten Situationen ist gezielte Stabilisierung sinnvoller als radikale Erneuerung. Entscheidend ist, ob ein System noch tragfähig, absicherbar und wirtschaftlich vertretbar ist oder ob seine Grenzen bereits strategisch hemmend wirken. Darüber hinaus behandelt das Buch organisatorische Blockaden, Sicherheits- und Compliance-Fragen sowie die Rolle von KI in Modernisierungsvorhaben. KI kann Analyse und Dokumentation beschleunigen, ersetzt aber weder Architektururteil noch fachliche Verantwortung. Die zentrale Aussage lautet: Legacy-Modernisierung ist keine rein technische Aufgabe. Sie ist eine kontrollierte Form von Weiterentwicklung, die Wissen, Daten, Organisation, Risiko und Architektur gemeinsam betrachten muss.

Datenmodellierung für Einsteiger und Experten Ein Leitfaden für strukturierte Datenlösungen

Dieses umfassende Werk deckt ein breites Spektrum an Themen ab – von den Grundlagen der Datenmodellierung über fortschrittliche Konzepte bis hin zu aktuellen Trends und Herausforderungen. Beginnend mit einer soliden Einführung in die Grundlagen der Datenmodellierung, werden Leser Schritt für Schritt durch verschiedene Aspekte und Techniken geführt. Dazu gehören konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle, spezialisierte Datenmodelle, sowie Vergleiche und Auswahlkriterien für verschiedene Modelltypen. Der Leser erhält tiefgreifende Einblicke in die historische Entwicklung der Datenmodellierung und deren Auswirkungen auf heutige Praktiken. Ein zentraler Fokus des Buches liegt auf der praktischen Anwendung der Datenmodellierung in der Softwareentwicklung, einschließlich der Integration von Datenmodellen in den Softwareentwicklungszyklus, der Bedeutung agiler Methoden und der Besonderheiten der Datenmodellierung in MicroservicesArchitekturen. Zudem wird die Rolle der Datenmodellierung in Bezug auf die User Experience (UX) gründlich erörtert, was das Buch für ein breites Publikum interessant macht. Das Buch behandelt auch spezialisierte und fortgeschrittene Themen wie das Datenbankdesign, die Normalisierung von Daten, die Herausforderungen und Fallstricke in der Datenmodellierung, sowie die Auswirkungen von Datenschutzgesetzen und ethischen Überlegungen auf Datenmodelle. Zukunftsorientierte Kapitel zu Themen wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen bieten einen Ausblick auf die Entwicklung und potenzielle Innovationen in diesem Bereich. "Datenmodellierung für Einsteiger und Experten" ist nicht nur ein Lehrbuch, sondern auch ein Nachschlagewerk und ein Leitfaden, der sich sowohl an Einsteiger als auch an erfahrene Profis richtet. Mit seiner klaren, verständlichen Sprache und dem Praxisbezug ist es ein unverzichtbarer Begleiter für alle, die sich mit Datenmodellierung beschäftigen oder sich in diesem Bereich weiterbilden möchten.